public class Sort {
    /*
    直接插入排序
    时间复杂度：
         -最好情况：顺序O(N)
         -最坏情况：逆序O（N^2）
    稳定性： 稳定的排序
         一个本身就是稳定的排序 是可以实现为不稳定的排序的
         但是相反， 一个本身就是不稳定的排序是不可能实现为稳定的排序
    空间复杂度：
    * */

    //直接插入排序
    public static void insertSort(int[] array){
        for(int i = 1;i < array.length;i++){
            int tmp = array[i];
            int j =i-1;
            for(; j >= 0; j--){
                if(array[j] > tmp){
                    array[j+1] = array[j];

                }else{
                    //array[j+1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }

    /*
    希尔排序
    时间复杂度：n^1.3-n^1.5
    空间复杂度：O(1)
    稳定性：不稳定排序
    * */
    public static void shellSort(int[] array){
        int gap = array.length;
        while(gap > 1){
            gap /= 2;
            shell(array,gap);
        }
    }
    public static void shell(int[] array, int gap){
        for(int i = gap;i < array.length;i++){
            int tmp = array[i];
            int j =i-gap;
            for(; j >= 0; j-=gap){
                if(array[j] > tmp){
                    array[j+gap] = array[j];

                }else{
                    //array[j+1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j+gap] = tmp;
        }

    }

    /*
    * 选择排序
    * 时间复杂度：不管最好还是最坏都是O（N）
    * 空间复杂度：O(1)
    * 稳定性：不稳定的排序
    * */
    public static void selectSort(int[] array){
        for(int i = 0; i<array.length; i++){
            int minIndex = i;
            for(int j = i+1 ;j<array.length;j++){
                if(array[j] < array[minIndex]){
                    minIndex = j;
                }
            }
            swap(array,minIndex,i);
        }
    }
    public static void selectSort2(int[] array){
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        while(left < right){
            int minIndex  = left;
            int maxIndex = left;
            for(int i = left + 1; i <= right; i++ ){
                if(array[i] < array[minIndex]){
                    minIndex = i;
                }
                if(array[i] > array[maxIndex]){
                    maxIndex = i;
                }
            }
            swap(array,left,minIndex);
            //最大值在最小值的位置 已经交换到了minIndex
            if(maxIndex == left){
                maxIndex = minIndex;
            }
            swap(array,right,maxIndex);

            left++;
            right--;
        }
    }


    private static void swap(int[] array,int i, int j){
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }

    /*
    * 堆排序
    * 时间复杂度：O(n*logN)
    * 空间复杂度：O(1)
    * 稳定性： 不稳定
    * */
    public static void heapSort(int[] array){
        createBigHeap(array);
        int end = array.length-1;
        while(end > 0 ){
            swap(array,0,end);
            shiftDown(array,0,end);
            end--;
        }
    }
    private static void createBigHeap(int[] array){
        for(int parent = (array.length-1-1)/2; parent >= 0;parent--){
            shiftDown(array,parent,array.length);
        }

    }
    private static  void shiftDown(int[] array,int parent,int end){
        int child = 2*parent+1;
        while(child < end){
            if(child + 1 < end && array[child+1] > array[child]){
                child++;
            }
            if(array[child] > array[parent]) {
                swap(array,child,parent);
                parent = child;
                child = 2*parent+1;
            }else{
                break;
            }
        }
    }


    /*
    * 冒泡排序
    * 时间复杂度：O(N^2) 优化后最好为O(N)
    * 空间复杂度：O(1)
    * 稳定性：稳定的排序
    * */
    public static void bubbleSort(int[] array){
        for(int i = 0; i < array.length-1; i++){
            boolean flg = false;
            for(int j = 0; j<array.length-1-i; j++){
                if(array[j] > array[j+1]){
                    swap(array,j,j+1);
                   flg = true;
                }
            }
            if(flg == false){
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 快速排序
     * 时间复杂度：
     *      最好情况:
     *              O(N*logN)   满二叉树/完全二叉树  一般都是使用优化 复杂度为N*log(N)
     *      最坏情况:
     *            O(N^2) 单分支的树
     * 空间复杂度：
     *   最好情况:
     *           O(logN)   满二叉树/完全二叉树
     *  最坏情况:
     *          O(N)   单 分支的树
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void quickSort(int[] array){
        quick(array,0,array.length-1);
    }
    public static void quick(int[] array,int start,int end){
        if(start >= end) return;//左边是一个节点或者一个节点也没有
        if(end - start + 1 <= 15){
            //插入排序
            insertSortRange(array,start,end);
            return;
        }
        //三数取中
        int index = midOfThree(array,start,end);
        swap(array,index,start);//保证start下标是中间大的数字
        int pivot = partition(array,start,end);
        quick(array,start,pivot-1);
        quick(array,pivot+1,end);
    }
    public static int partitionHoare(int[] array,int left,int right){
        int key = array[left];
        int i = left;
        while(left < right){
            while(left < right && array[right] >= key){//1.为什么取等？
                     //若为 6 1 2 5 8 6 且没有取= 就会left的6和right的6 一直交换
                right--;
            }                             //2. 为什么一定要先右后左？
                                         //right先走能保证相遇点的值比i小
            while(left < right && array[left] <= key){
                left++;
            }

            swap(array,left,right);
        }
        swap(array, i, left); // 将基准元素交换到最终的正确位置
        return left;
    }

    //挖坑法
    public static int partition(int[] array,int left,int right) {
        int key = array[left];
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= key) {
                right--;
            }
            array[left] = array[right];
            while (left < right && array[left] <= key) {
                left++;
            }
               array[right] = array[left];
        }
        array[left] = key;
        return left;
    }
    //3. 左右指针法
    private static int partition3(int[] array, int left, int right) {
        int prev = left ;
        int cur = left+1;
        while (cur <= right) {
            if(array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur]) {
                swap(array,cur,prev);
            }
            cur++;
        }

        swap(array,prev,left);
        return prev;
    }

    //三数取中法
    private static int midOfThree(int[] array, int left, int right) {
        int mid = (left+right) / 2;
        if(array[left] < array[right]) {
            if(array[mid] < array[left]) {
                return left;
            }else if(array[mid] > array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }else {
            if(array[mid] > array[left]) {
                return left;
            }else if(array[mid] < array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }
    }

    private static void insertSortRange(int[] array,int begin,int end) {
        for (int i = begin+1; i <= end; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= begin ; j--) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }


    /*
     * 合并排序
     * 时间复杂度：O(N*log(N))
     * 空间复杂度：O(N)
     * 稳定性：稳定
     * */
    public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeSortFunc(array,0,array.length-1);
    }

    private static void mergeSortFunc(int[] array,int left,int right) {
        if(left >= right) return;
        int mid = (left+right) / 2;

        mergeSortFunc(array,left,mid);
        mergeSortFunc(array,mid+1,right);
        merge(array,left,right,mid);
    }

    private static void merge(int[] array, int left, int right, int mid) {
        int s1 = left;
        int s2 = mid+1;
        int[] tmpArr = new int[right-left+1];
        int k = 0;
        //证明两个区间 都同时有数据的
        while (s1 <= mid && s2 <= right) {
            if(array[s2] <= array[s1]) {
                tmpArr[k++] = array[s2++];
            }else {
                tmpArr[k++] = array[s1++];
            }
        }
        while (s1 <= mid) {
            tmpArr[k++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= right) {
            tmpArr[k++] = array[s2++];
        }
        //tmpArr 里面一定是这个区间内有序的数据了
        for (int i = 0; i < tmpArr.length; i++) {
            array[i+left] = tmpArr[i];
        }
    }




/*
    public static void mergeSort(int[] array){
        mergeSortFunc(array,0,array.length-1);
    }
    private static void mergeSortFunc(int[] array,int left,int right){
        if(left >= right){
            return;
        }
        int mid = (left + right)/2;
        mergeSortFunc(array,left,mid);
        mergeSortFunc(array,mid+1,right);
        merge(array,left,right,mid);
    }
    private static void merge(int[] array,int left,int right,int mid){
        int s1 = left;
        int s2 = mid +1;
        int[] tmpArr = new int[right - left + 1];
        int k = 0;
        while(s1 <= mid && s2 <= right){
            if(array[s2] <= array[s1]){
                tmpArr[k++] = array[s2++];
            }else{
                tmpArr[k++] = array[s1++];
            }
        }
        while(s1 <= mid){
            tmpArr[k++] = array[s1++];
        }
        while(s2 <= right){
            tmpArr[k++] = array[s2++];
        }
        for(int i = 0;i <tmpArr.length;i++){
            array[i+left] = tmpArr[i];
        }
    }*/

    public static void mergeSoreNor(int[] array){
        int gap = 1;
        while(gap < array.length){
            for(int i = 0; i < array.length; i += 2*gap){
                int left = i;
                int mid = left+gap-1;
                int right = mid+gap;
                if(mid >= array.length) {
                    mid = array.length - 1;
                }
                if(right >= array.length){
                    right = array.length-1;
                }
                merge(array,left,right,mid);
            }
            gap *=2;
        }
    }

    /*
    * 计数排序
    * 时间复杂度：O(N+范围)
    * 空间复杂度度：O(N)
    * 稳定性：稳定 不过下面写的代码是不稳定的
    * */
    public static void countSort(int[] array){
        int minVal = array[0];
        int maxVal = array[0];
        //1、求当前数组的最大值  和  最小值
        for(int i = 1;i < array.length; i++){
            if(array[i] > maxVal){
                maxVal = array[i];
            }
            if(array[i] < minVal){
                minVal = array[i];
            }
        }
        // 2. 跟进最大值和最小值 来确定数组大小
        int[] count = new int[maxVal - minVal + 1];
        // 3. 遍历原来数组 开始计数
        for(int i= 0;i<array.length;i++){
            count[array[i]-minVal]++;
        }
        // 4. 遍历技术数组count 把当前元素写回array
        int index = 0;
        for(int i = 0;i < count.length ;i++){
            while(count[i]>0){
                array[index] = i+minVal;
                index++;
                count[i]--;
            }
        }

    }

    public static void main(String[] args) {

    }
}
